KR20240015282A - 소셜미디어 빅데이터 분석을 통한 커스텀 위젯의 시각적 제공 방법 및 이를 수행하는 서버 - Google Patents

Abstract

관리 서버가 소셜미디어 데이터를 분석하고 데이터의 분석 결과를 사용자 단말기에 제공하는 방법이 개시된다.
본 발명의 다양한 실시예 중 하나에 따르면, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법은, 사
용자 단말기로부터 데이터 분석 대상으로 설정되는 대표 키워드를 수신하는 단계; 사용자 단말기로부터 데이터분석 범위로 설정되는 소셜미디어 채널의 선택 정보를 수신하는 단계; 사용자 단말기로부터 데이터 분석의 시간
적 기준으로 설정되는 분석 기간 정보를 수신하는 단계; 상기 소셜미디어 채널의 선택 정보를 기초로, 선택된 소
셜미디어 채널의 데이터 내에서 대표 키워드와 관련있는 컨텐츠를 추출하는 단계; 추출된 컨텐츠 각각에 포함된
단어들을 기초로 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 단계; 및 추출된 컨텐츠 및 각 컨텐츠에 대한
감정 분류 정보를 기초로, 사용자 단말기 상에서 실행되는 웹사이트 또는 어플리케이션 상에서 소셜미디어 데이
터 분석 결과에 대한 위젯이 표시되도록 제어하는 단계를 포함하여 구성될 수 있으며, 추출된 컨텐츠 각각에 대
한 감정 분류는, 각각의 컨텐츠에 포함된 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 수행될 수 있다.

Description

소셜미디어 빅데이터 분석을 통한 커스텀 위젯의 시각적 제공 방법 및 이를 수행하는 서버{METHOD OF PROVIDING VISUAL CUSTOM WIDGETS THROUGH SOCIAL MEDIA BIG DATA ANALYSIS AND SERVER PERFORMING THE SAME}

본 발명의 다양한 실시예는 소셜미디어 빅데이터 분석을 통한 커스텀 위젯의 [0001] 시각적 제공 방법 및 이를 수행하

는 서버에 관한 것으로, 상세하게는 사용자가 원하는 데이터를 포함하는 위젯을 시각적으로 생성함에 있어 빅데

이터를 활용하는 방법에 대한 것이다.

[0002] 인터넷에서 소셜미디어가 발달해 오면서 소셜미디어의 영향력은 점점 더 거대해지고 있으며, 그에 따라 소셜미

디어 상에서의 트렌드를 분석하고자 하는 시도가 빈번해지고 있다.

[0003] 대기업들은 일반적으로 소셜미디어 상에서의 트렌드 분석을 수행함에 있어 컨설팅 업체에 이를 의뢰하며, 컨설

팅 업체는 자체적으로 데이터 분석을 수행하고 인력을 통해 방대한 분량의 리포트를 생성하여 제공한다.

[0004] 다만, 스타트업을 비롯한 중소기업들은 컨설팅 업체에 트렌드 분석 의뢰를 맡기기에는 자금이 부족하다는 점이

존재하였으며, 판매하는 제품 또는 서비스의 피벗 주기가 보다 짧은 특성상 신속하고 간략하면서도 다소 저렴하

게 트렌드 분석을 수행할 필요성이 존재하였다.

[0005] 이에 따라, 인터넷 상에서 실시간으로 특정 키워드에 대한 간략한 트렌드 분석을 수행하고 그에 따른 결과를 제

공해주는 서비스가 다수 생겨나기 시작했다. 이러한 서비스들은 특정 키워드의 언급량 및 연관키워드 분석, 연

관키워드들의 감정 분석등의 기능을 제공한다.

[0006] 다만, 사용자가 특정한 키워드에 대한 연관키워드의 감정 분석 등과 관련하여, 특정 단어를 항상 특정 감정으로

분류하는 등 정확도 측면에서 부족한 면 또한 존재하였다. 예를 들어, 특정 단어는 상황에 따라 긍정으로 해석

될 수도 있고, 부정으로 해석될 수도 있으나 이와 같은 복잡성을 빅데이터를 통해 구체적으로 해결하지는 못하

고 있는 상황이었다.

[0007] 이에, 빅데이터 또는 사용자 설정을 통해 단어의 감정 등을 상황에 맞게 판단하고, 그에 따라 사용자가 설정한

키워드에 대한 분석 정확도를 향상시키며, 분석이 완료된 데이터에 대한 시각적 이미지를 커스텀 위젯을 통해

사용자에게 제공하는 방법의 개발이 필요하였다.

본 발명의 다양한 실시예는 소셜미디어 빅데이터 분석을 통해 사용자에게 커스텀 [0009] 위젯을 제공함에 있어 보다 다

양한 방식을 제공하고 데이터 분석의 정확도를 높이는 것을 그 목적으로 한다.

[0010] 본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들

은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

[0011] 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다양한 실시예 중 하나에 따르면, 관리 서버가 소셜미디어 데이터를 분

석하고 데이터의 분석 결과를 사용자 단말기에 제공하는 방법은, 사용자 단말기로부터 데이터 분석 대상으로 설

정되는 대표 키워드를 수신하는 단계; 사용자 단말기로부터 데이터 분석 범위로 설정되는 소셜미디어 채널의 선

택 정보를 수신하는 단계; 사용자 단말기로부터 데이터 분석의 시간적 기준으로 설정되는 분석 기간 정보를 수

신하는 단계; 상기 소셜미디어 채널의 선택 정보를 기초로, 선택된 소셜미디어 채널의 데이터 내에서 대표 키워

드와 관련있는 컨텐츠를 추출하는 단계; 추출된 컨텐츠 각각에 포함된 단어들을 기초로 추출된 컨텐츠 각각에

대한 감정 분류를 수행하는 단계; 및 추출된 컨텐츠 및 각 컨텐츠에 대한 감정 분류 정보를 기초로, 사용자 단

말기 상에서 실행되는 웹사이트 또는 어플리케이션 상에서 소셜미디어 데이터 분석 결과에 대한 위젯이 표시되

도록 제어하는 단계를 포함하여 구성될 수 있으며, 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류는, 각각의 컨텐츠에

포함된 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 수행될 수 있다.

[0012] 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류는, 관리 서버가 사용자 단말기로부터 단어별 감

정 분류 기준 정보를 수신하고, 수신한 단어별 감정 분류 기준 정보에 추가적으로 기초하여 수행하는 것을 특징

으로 할 수 있다.

[0013] 상기 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법은, 사용자 단말기로부터 특정한 대표 키워드

에 대한 단어별 감정 분류 기준 정보를 수신한 뒤, 해당 대표 키워드에 대한 타 사용자들의 단어별 감정 분류

기준 정보를 사용자 단말기로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

[0014] 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 각각의 컨텐츠에 포함된 단어들의 감정 분류

결과를 기초로 수행하는 과정에서, 특정 단어에 대한 감정 분류 결과는 해당 단어가 포함된 컨텐츠 내의 타 단

어들의 감정 분류 결과를 기초로 결정될 수 있다.

[0015] 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류는, 각각의 컨텐츠에 대해 사용자들이 입력한 반응 정보에 대한 감정 분류

결과에 추가적으로 기초하여 수행될 수 있다.

[0016] 상기 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법은, 추출된 컨텐츠 내에 포함된 단어들 각각

과 대표 키워드와의 연관성을 수치화하여 계산하고, 계산된 연관성을 기초로 하여 추출된 컨텐츠 내에 포함된

단어들에 대한 감정 분류를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

[0017] 상기 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법은, 상기 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨

텐츠의 감정 분류 결과를 기초로 하여 상기 대표 키워드와 관련된 긍정/부정 언급량 추이 정보를 생성하는

단계; 상기 긍정/부정 언급량 추이 정보를 분석하여 긍정/부정 언급량 추이에 기 설정된 기준 이상의 변화량이

발생하는지 여부를 감지하는 단계; 및 긍정/부정 언급량 추이에 기 설정된 기준 이상의 변화량이 발생한 경우

발생 원인과 관련된 단어를 상기 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠에 포함된 단어들의 출현 빈도수 및 해

당 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

[0018] 추출된 컨텐츠 각각에 포함된 단어들을 기초로 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 단계는, 상기

대표 키워드가 속하는 산업군을 결정하고, 결정된 산업군에 따라 설정된 기준에 기초하여 추출된 컨텐츠 각각에

대한 감정 분류를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.

[0019] 결정된 산업군에 따라 설정된 기준에 기초하여 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 단계는, 산업

군에 따라 설정된 단어별 감정 분류 기준에 기초하여 단어들의 감정 분류를 수행하고 그 결과를 기초로 추출된

컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 것일 수 있다.

[0020] 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자 단말기로부터 데이터 분석 대상으로 설정되는 대표 키워드, 데이터 분석 범위로 설정되는 소셜미디어 채널의 선택 정보 및 데이터 분석의 시간적 기준으로 설정되는 분석 기간 정보

를 수신하는 설정 정보 수집부; 상기 소셜미디어 채널의 선택 정보를 기초로, 선택된 소셜미디어 채널의 데이터

내에서 대표 키워드와 관련있는 컨텐츠를 추출하는 컨텐츠 추출부; 추출된 컨텐츠 각각에 포함된 단어들을 기초

로 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 감정 분류 수행부; 및 추출된 컨텐츠 및 각 컨텐츠에 대한

감정 분류 정보를 기초로, 사용자 단말기 상에서 실행되는 웹사이트 또는 어플리케이션 상에서 소셜미디어 데이

터 분석 결과에 대한 위젯이 표시되도록 제어하는 위젯 관리부를 포함하며, 상기 감정 분류 수행부에서 추출된

컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 과정은, 각각의 컨텐츠에 포함된 단어들의 감정 분류 결과를 기초로

수행되는 것을 특징으로 하는, 관리 서버가 개시될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 추출된 소셜미디어 컨텐츠 및 이에 포함된 단어들을 [0021] 다양한 기준에 따라 분석함으

로써, 맞춤형 분석이 가능하며 분석의 정확도를 향상시킬 수 있다.

[0022] 본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로

부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

[0023] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 개
념도이다.
도 2 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말기에 표시되는 화면을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버가 사용자의 요청에 따른 컨텐츠 분석 데이터를 위젯 형태로 제공
하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

[0024] 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명

세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다

(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는

추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은

언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을

서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단

지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성

요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

[0025] 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른

구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된

"부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는

소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

[0026] 이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들에 대한 설명을 진행하도록 한다.

[0027] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼(10)의 전체적인 구성을 개략적으로 나타

낸 개념도이다.

[0028] 도 1을 참조하면, 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼(10)은 관리 서버(100), 사용자 단말기(200) 및 외부 서버

(300)를 포함하여 구성될 수 있다.

[0029] 관리 서버(100)는 다양한 종류의 소셜미디어 채널로부터 컨텐츠를 수집할 수 있으며, 사용자 단말기(200)로부터

대표 키워드를 포함한 각종 설정 정보를 수신하고 수집된 컨텐츠들 중 대표 키워드와 관련있는 컨텐츠만을 추출

할 수 있다.

[0030] 관리 서버(100)는 사용자가 설정한 대표 키워드에 기반하여, 소셜미디어 채널이 제공하는 데이터 내에서 대표

키워드와 관련 있는 컨텐츠를 추출하고, 추출된 컨텐츠에 포함된 정보를 기초로 데이터 분석을 수행하여 데이터분석 결과를 제공할 수 있으며, 사용자 단말기(200) 상에는 이와 같은 데이터 분석의 결과가 다양한 위젯의 형

태로 표시될 수 있다.

관리 서버(100)는 소셜미디어 채널에 의해 제공되는 데이터 내에서 대표 키워드와 [0031] 관련 있는 컨텐츠를 추출하는

과정 및 추출된 컨텐츠를 기초로 데이터 분석을 수행하는 과정에서 기계 학습(Machine Learning)에 기초한 빅데

이터 분석을 수행할 수 있다. 관리 서버(100)는 학습을 통해 컨텐츠 추출 및 데이터 분석에 사용되는 알고리즘

을 계속하여 효과적으로 변화시킬 수 있으며, 그에 따라 관리 서버(100)의 데이터 분석 성능 또는 효율이 상승

할 수 있다.

[0032] 사용자 단말기(200)는 관리 서버(100)에 접속하여 자신이 원하는 분석 범위를 관리 서버(100)로 전달하고 분석

결과를 수신하는 역할을 수행할 수 있다. 사용자는 사용자 단말기(200)를 활용하여 자신이 분석하고자 하는 대

표 키워드, 데이터 분석 범위로 설정된 소셜미디어 채널의 선택 정보, 분석 기간 정보를 입력하여 관리 서버

(100)로 전달할 수 있다.

[0033] 사용자 단말기(200)는 동작에 필요한 정보들을 저장하는 메모리, 동작에 필요한 각종 연산을 수행하는 CPU와 같

은 중앙처리장치, 입출력 장치 등을 포함하여 구성될 수 있다.

[0034] 사용자 단말기(200)는 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia

Player), 태블릿 PC, 등과 같이 네트워크를 통하여 웹 서버와 연결될 수 있는 모든 종류의 핸드헬드(Handheld)

기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있으며, 개인용 컴퓨터(예를 들어, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등),

워크스테이션, PDA, 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖

춘 디지털 기기 중 하나일 수도 있다.

[0035] 도 1에는 도시되지 않았지만, 사용자 단말기(200)와 구분되는 관리자 단말기(미도시)가 관리 서버(100)와의 통

신을 진행하여 관리 서버(100)의 각종 설정을 변경할 수 있다.

[0036] 외부 서버(300)는 관리 서버(100)와 별도로 존재하는 서버로, 일 실시예에 따르면 관리 서버(100)는 외부 서버

(300)로부터 각종 소셜미디어 채널에서 제공하는 데이터를 수집할 수 있다. 즉, 외부 서버(300)는 다양한 주체

에 의해 관리되는 복수개의 서버를 포함하는 개념일 수 있으며, 각종 커뮤니티, 포털 및 SNS와 관련된 서버일

수 있다.

[0037] 관리 서버(100)는 외부 서버(300)를 통해 뉴스 기사, SNS 게시물, 커뮤니티 게시물, 블로그 게시물을 수집할 수

있으며, 예를 들어 SNS 게시물은 트위터™, 인스타그램™, 페이스북™ 과 같은 다양한 종류의 SNS 게시물로 분

류될 수 있다.

[0038] 본 발명의 일 실시예에 따르면, 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼(10) 내에서 동작하는 각 주체들이 통신하기

위해서 사용하는 통신망은 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 예를 들면,

근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN:

Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구현될 수 있다.　바람직하게는, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망

은 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web) 등일 수도 있다.

[0039] 도 2 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말기(200)에 표시되는 화면을 나타낸 도면이다.

[0040] 사용자 단말기(200)는 특정 웹 사이트 또는 특정 어플리케이션을 통해 관리 서버(100)에 접속하여 소셜미디어의

데이터 분석 결과를 수신할 수 있으며, 수신된 데이터 분석 결과는 사용자 단말기(200)의 디스플레이를 통해 위

젯 형태로 표시될 수 있다.

[0041] 도 2를 참조하면, 사용자는 자신이 원하는 주제에 대한 대시보드를 생성하고, 대시보드 내에서 표시되기 원하는

위젯들을 추가할 수 있다. 본 명세서 상에서 '대시보드'란 웹 사이트 또는 어플리케이션 상에서 다양한 정보들

을 통합하여 집중적으로 관리하고 사용자가 탐색할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스 기능을 의미할 수

있으며, '위젯'이란 데이터 분석 결과를 각종 도표, 다이어그램, 수치 등으로 표시하는 단위 화면을 의미할 수

있다. 본 발명에서는 하나의 대시보드 내에 다양한 종류 및 복수개의 위젯이 포함될 수 있으며 어떠한 위젯을

어떠한 방식으로 포함시킬 것인지는 사용자가 결정할 수 있다.

[0042] 도 2를 참조하면, 특정한 대표 키워드에 대한 데이터 분석을 통해 표시될 수 있는 다양한 위젯 중 '총평, 이슈

어 랭킹, 언급량 추이, 해시태그 랭킹, 캠페인 성과 분석, 언급 요약글, 총 언급량, 긍부정 총 언급량, 긍부정

언급량 추이, 긍부정 키워드 랭킹'이 선택된 상태가 나타나 있다.

도 3에는 사용자 단말기(200) 상에서 '총평' 및 '이슈어 랭킹'에 해당하는 [0043] 위젯이 표시되는 모습이 예시되어 있

다.

[0044] 도 3을 참조하면, 특정한 대표 키워드에 대한 총평이 나타나 있으며, 해당 키워드의 언급량, 함께 언급된 키워

드, 함께 사용된 해시태그, 긍정/부정 관련 키워드 등이 '총평' 관련 위젯에 표시될 수 있다.

[0045] 도 3의 '이슈어 랭킹' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드와 관련성이 있다고 판단된 키워드가

언급량 등의 순서로 랭킹화되어 표시될 수 있다.

[0046] 도 4에는 사용자 단말기(200) 상에서 '언급량 추이' 및 '해시태그 랭킹'에 해당하는 위젯이 표시되는 모습이 예

시되어 있다.

[0047] 도 4의 '언급량 추이' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드가, 사용자가 선택한 소셜미디어 채

널들에서 언급된 횟수가 날짜별로 표시될 수 있다. 이와 같은 표시 날짜는 사용자가 설정한 분석 기간에 따라

변동할 수 있다.

[0048] 도 4의 '해시태그 랭킹' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드가 언급된 소셜미디어 채널의 컨텐

츠들에서 사용된 해시태그가 표시되어 있다. 도 4에서는 해시태그가 사용된 빈도수에 따라 크기가 변화하는 다

이어그램 형태로 위젯이 구성되어 있다.

[0049] 도 4의 '언급량 추이' 및 '해시태그 랭킹' 위젯이 각각 다른 형식의 그래프 및 다이어그램을 통해 시각적으로

표시된 것과 같이, 사용자 단말기(200) 상에서 각각의 위젯이 관리 서버(100)를 통해 분석된 데이터를 표시하는

방식은 사용자의 선택에 의해 상이하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 막대 그래프, 꺽은선 그래프, 버

블 차트, 도표, 테이블, 워드 클라우드(word cloud) 등 다양한 방식 중 하나를 선택하여 특정 위젯의 표시 방식

을 변경할 수 있다.

[0050] 도 5에는 사용자 단말기(200) 상에서 '캠페인 성과 분석' 및 '언급 요약글'에 해당하는 위젯이 표시되는 모습이

예시되어 있다.

[0051] 도 5의 '캠페인 성과 분석' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드에 대해서 특정 기간 동안 캠페

인이 진행되었을 때에, 캠페인의 성과에 대한 데이터 분석 결과가 표시될 수 있다.

[0052] 도 5의 '언급 요약글' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드를 포함하는 소셜미디어 채널의 컨텐

츠 중 일부가 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 언급 요약글 표시에는 어떠한 소셜미디어 채널로부터 추출

된 컨텐츠인지 여부와, 해당 컨텐츠의 감정 분류 결과가 표시될 수 있다. 일 실시예에 따른 감정 분류 결과는

긍정, 부정, 중립의 세가지 분류 항목 중 하나로 결정될 수 있다.

[0053] 도 6에는 사용자 단말기(200) 상에서 '총 언급량' 및 '긍부정 총 언급량'에 해당하는 위젯이 표시되는 모습이

예시되어 있다.

[0054] 도 6의 '총 언급량' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드를 언급한 컨텐츠의 숫자가 소셜미디어

채널 별로 분류되어 표시될 수 있다.

[0055] 도 6의 '긍부정 총 언급량' 위젯 화면을 살펴보면, 사용자가 설정한 대표 키워드를 언급한 컨텐츠의 숫자가 소

셜미디어 채널 별로 분류되어 표시될 수 있으며, 각각의 소셜미디어 채널 별로 분류된 컨텐츠의 숫자가 감정 분

류 결과를 기초로 구분되어 표시될 수 있다.

[0056] 도 7에는 사용자 단말기(200) 상에서 '긍부정 언급량 추이'에 해당하는 위젯이 표시되는 모습이 예시되어 있다.

[0057] 도 7의 '긍부정 언급량 추이' 위젯 화면을 살펴보면, 감정 분류 결과를 기초로 분류된 소셜미디어 채널의 컨텐

츠들의 개수 추이가 꺽인선 그래프 형태로 표시될 수 있다.

[0058] 사용자는 도 3 내지 도 7에 표시된 위젯들의 표시형식 또는 분석 기간을 설정할 수 있으며 다양한 소셜미디어

채널 중 적어도 일부를 선택하여 분석 범위로 설정할 수 있다. 도 3 내지 도 7을 통해서 도시되지는 않았지만,

특정 SNS의 광고캠페인 통계를 다양한 지표를 통해 표시하는 '광고관리자' 위젯이 추가적으로 활용될 수 있다.

[0059] 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(100)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

[0060] 도 8을 참조하면, 관리 서버(100)는 설정 정보 수집부(110), 컨텐츠 추출부(120), 감정 분류 수행부(130), 데이

터 분석부(140), 위젯 관리부(150), 통신부(160), 저장부(170) 및 제어부(180)를 포함하여 구성될 수 있다.

설정 정보 수집부(110)는 사용자 단말기(200)로부터 데이터 분석의 대상으로 [0061] 설정되는 대표 키워드를 수신할 수

있으며, 데이터 분석 범위로 설정되는 소셜미디어 채널의 선택 정보 및 데이터 분석의 시간적 기준으로 설정되

는 분석 기간 정보를 추가적으로 수신할 수 있다.

[0062] 사용자는 복수의 소셜미디어 채널 목록 중 적어도 일부를 선택하여, 자신이 선택한 소셜미디어를 통해 공개된

컨텐츠들에 대해서만 분석이 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들어, 한 사용자는 자신이 사용하는 하나의 SNS 채

널에 대해서만 특정 대표 키워드에 대한 데이터 분석이 이루어지도록 설정할 수 있다. 또한, 사용자는 자신이

원하는 시간적 구간 내에서만 분석이 이루어지도록 분석 기간 정보를 설정할 수 있다.

[0063] 컨텐츠 추출부(120)는 사용자가 설정한 소셜미디어 채널의 선택 정보를 기초로, 선택된 소셜미디어 채널이 제공

하는 데이터 내에서 대표 키워드와 관련있는 컨텐츠를 추출할 수 있다. 또한, 컨텐츠 추출부(120)는 사용자가

설정한 분석 기간 내에 업로드된 컨텐츠만을 추출할 수도 있다.

[0064] 감정 분류 수행부(130)는 컨텐츠 추출부(120)에 의해 추출된 컨텐츠 각각에 포함된 단어들을 기초로, 추출된 컨

텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행할 수 있다. 감정 분류란, 특정 컨텐츠에 내재되어 있는 감정을 해당 컨텐츠

에 포함된 단어 종류, 단어 출현 빈도 등을 기반으로 하여 분류하는 작업을 의미할 수 있다. 감정 분류는 예를

들어, 공포, 분노, 슬픔, 기쁨, 불만 등의 다양한 종류로 구분될 수도 있으며, 단순히 긍정, 보통, 부정과 같은

방식으로 분류될 수도 있다.

[0065] 감정 분류 수행부(130)는 컨텐츠 분류부(131), 단어 분류부(132) 및 추이 분석부(133)의 세부 구성으로 분류될

수 있다.

[0066] 컨텐츠 분류부(131)는 컨텐츠 추출부(120)에 의해 추출된 컨텐츠 단위로 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행

하며, 이는 단어 분류부(132)의 분류 결과에 기초하여 수행될 수 있다.

[0067] 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컨텐츠 분류부(131)는 특정한 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠 각각에 대

한 감정 분류를 수행함에 있어, 사용자 단말기(200)로부터 단어별 감정 분류 기준 정보를 추가적으로 수신하고,

수신한 단어별 감정 분류 기준 정보에 기초하여 감정 분류를 수행할 수 있다.

[0068] 즉, 사용자는 자신의 사용자 단말기(200)를 통해 자신이 입력한 특정 대표 키워드에 대해 특정 단어가 어떠한

감정으로 분류되어야 하는지를 결정할 수 있다.

[0069] 또한, 컨텐츠 분류부(131)는 사용자 단말기(200)로부터 특정한 대표 키워드에 대한 단어별 감정 분류 기준 정보

를 수신한 후에, 해당 대표 키워드들에 대한 타 사용자들의 감정 분류 기준 정보를 사용자 단말기(200)로 전달

할 수 있다. 즉, 사용자는 사용자 단말기(200)상에서 실행되는 웹사이트 또는 어플리케이션 상에서 특정한 대표

키워드에 대해 감정 분류 기준을 설정하고 싶은 단어를 입력하면, 다른 사용자들은 해당 단어를 동일한 대표 키

워드에 대해 어떠한 방식으로 설정하고 있는지를 확인할 수 있게 된다.

[0070] 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컨텐츠 분류부(131)는 분석 대상이 되는 컨텐츠들에 대하여 사용자들이 입력한

반응 정보에 대한 감정 분류 결과에 추가적으로 기초하여 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행할 수 있다.

[0071] 사용자들이 입력한 반응 정보란, 특정 컨텐츠에 대한 각종 피드백을 의미할 수 있으며 이는 추천, 비추천, 좋아

요, 싫어요, 댓글, 관련글, 해시태그 등으로 이루어질 수 있다.

[0072] 일 실시예에 따른 컨텐츠 분류부(131)는 사용자가 설정한 대표 키워드와 관련하여 추출된 컨텐츠 각각에 포함된

단어들을 기초로 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행함에 있어, 대표 키워드가 속하는 산업군을 결정

하고 결정된 산업군에 따라 설정된 기준에 기초하여 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행할 수 있다.

[0073] 단어 분류부(132)는 특정 컨텐츠 내에 포함된 단어 각각에 대한 감정 분류를 수행할 수 있다.

[0074] 단어 분류부(132)는 단어 각각에 대한 감정 분류를 수행함에 있어, 공포, 분노, 슬픔, 기쁨, 불만 등의 다양한

종류로 감정을 분류할 수도 있으며, 단순하게 긍정, 부정, 보통과 같은 종류로 감정을 분류할 수도 있다.

[0075] 일 실시예에 따르면 단어 분류부(132)는 감정을 단순히 분류하는 것이 아니라, 해당 단어가 특정한 감정에 속할

확률 또는 점수를 수치화하여 분류를 수행할 수 있다. 예를 들어, 단어 분류부(132)는 특정 단어가 '긍정'에 해

당할 확률 80%, '보통'에 해당할 확률 15%, '부정'에 해당할 확률 5%로 계산하고, 최종 분류를 '긍정'으로 수행

할 수 있다. 이와 달리, 단어 분류부(132)는 특정 단어가 '긍정'과 관련하여 80점, '보통'과 관련하여 15점, '

부정'과 관련하여 5점과 같이 점수를 책정하고 최종 분류를 수행할 수도 있다. 이와 같은 확률 정보 또는 점수

정보는 컨텐츠 분류부(131)가 복수의 단어를 포함하는 컨텐츠에 대한 감정 분류를 수행할 때에 기초가 되는 자료로 이용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 단어 분류부(132)는 단어들에 대한 감정 분류를 [0076] 수행함에 있어, 특정 단어에 대한

감정 분류를 해당 단어가 포함된 컨텐츠 내의 타 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 결정할 수 있다. 즉, 특정

단어는 해당 단어가 포함된 컨텐츠의 다른 단어들의 감정 분류 결과에 영향을 받을 수 있으며, 이와 같이 단어

들 간의 감정 분류 결과가 서로 영향을 미칠 수 있으므로 해당 단어들의 감정 분류 결과를 토대로 이루어지는

컨텐츠의 감정 분류 결과가 보다 정확해질 수 있다.

[0077] 본 발명의 일 실시예에 따른 단어 분류부(132)는 분석 대상이 되는 특정 컨텐츠 내에 포함된 단어들 각각과 대

표 키워드와의 연관성을 수치화하여 계산하고, 계산된 연관성을 기초로 하여 컨텐츠 내에 포함된 단어들에 대한

감정 분류를 수행할 수 있다.

[0078] 예를 들어, 사용자가 설정한 대표 키워드에 대해 추출된 특정 뉴스 기사가 감정 분류 대상이 된 경우, 해당 뉴

스기사에서 대표 키워드와 같은 문장 내에 있는 단어들은 연관성을 높게 계산하고, 대표 키워드와 대립되는 키

워드와 같은 문장에 있는 단어들은 연관성을 낮게 계산할 수 있으며, 문장 내에서 특정 단어와 대표 키워드와의

거리 등을 통해 연관성을 계산할 수도 있다.

[0079] 일 실시예에 따른 단어 분류부(132)는, 컨텐츠 분류부(131)가 대표 키워드가 속하는 산업군을 결정하고 결정된

산업군에 따른 기준에 기초하여 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 과정에서, 산업군에 따라 설정된 단

어별 감정 분류 기준에 기초하여 단어들의 감정 분류를 수행할 수 있다. 이 경우, 컨텐츠 분류부(131)는 단어

분류부(132)가 산업군에 따른 기준에 따라 분류한 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 하여 컨텐츠의 감정 분류

를 수행할 수 있다.

[0080] 이와 같이, 산업군에 따라 설정된 단어별 감정 분류 기준이 존재하여 동일한 단어라고 하더라도 대표 키워드가

어떠한 산업군으로 분류되는지에 따라, 해당 단어에 대한 감정 분류 결과가 상이하게 나타날 수 있다.

[0081] 추이 분석부(133)는 특정 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠의 감정 분류 결과를 기초로 긍정/부정 언급량

추이 정보를 생성할 수 있다. 이는 도 7의 '긍부정 언급량 추이' 위젯 화면의 예시와 같은 방식으로 생성될 수

있다.

[0082] 일 실시예에 따른 추이 분석부(133)는 긍정/부정 언급량 추이에 기 설정된 기준 이상의 변화량이 발생한 경우,

대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠들에 포함된 단어들의 출현 빈도수 및 해당 단어들의 감정 분류 결과를

기초로, 변화량의 발생 원인과 관련된 단어를 추출할 수 있다.

[0083] 예를 들어, 특정한 대표 키워드와 관련하여 긍정/부정 언급량의 비율이 3일 내에 20%이상 변화하는 경우, 추이

분석부(133)는 이와 같은 변화량을 감지하고 어떠한 요인에 의해 이와 같은 변화가 발생하였는지를 분석할 수

있다. 추이 분석부(133)는 긍정/부정 언급량의 비율이 변화한 날짜 및 날짜별 변화 비율, 해당 날짜들에 해당하

는 컨텐츠들에 포함된 단어들의 출현 빈도수 및 해당 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 하여, 긍정/부정 언급

량 비율에 영향을 미친 단어들을 발생 원인으로 추출할 수 있다.

[0084] 데이터 분석부(140)는 도 2 내지 도 7을 통해 도시된 각종 위젯들을 표시하기 위해 필요한 데이터 분석 작업을

수행할 수 있다. 데이터 분석부(140)는 전술된 감정 분류 수행부(130)의 분류 결과를 활용할 수 있으며, '총평,

이슈어 랭킹, 언급량 추이, 해시태그 랭킹, 캠페인 성과 분석, 언급 요약글, 총 언급량, 긍부정 총 언급량, 긍

부정 언급량 추이, 긍부정 키워드 랭킹' 위젯을 생성하기 위한 데이터 분석을 수행할 수 있다.

[0085] 데이터 분석부(140)는 빅데이터를 활용할 수 있으며, 기계 학습 또는 딥 러닝을 통해 데이터 분석을 수행할 수

있다.

[0086] 위젯 관리부(150)는 데이터 분석부(140)에서 도출된 결과 데이터가 사용자 단말기(200) 상에서 각종 위젯의 형

태로 표시되는 기능을 지원할 수 있다. 위젯 관리부(150)는 사용자 단말기(200)로부터 위젯별 표시 형식 정보를

수신하여 막대 그래프, 꺽은선 그래프, 버블 차트, 도표, 테이블, 워드 클라우드(word cloud) 등의 다양한 시각

적 방식으로 커스텀 위젯을 생성할 수 있다.

[0087] 통신부(160)는 관리 서버(100)가 사용자 단말기(200) 및 외부 서버(300)와의 통신을 수행할 수 있도록 한다. 통

신부(160)가 통신을 수행하기 위해서 사용하는 통신망은 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고

구성될 수 있으며, 예를 들면, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan

Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구현될 수 있다.

저장부(170)는 관리 서버(100)의 각종 구성부 내에서 수집되고, 생성되고, [0088] 가공되는 정보들을 저장하는 역할을

수행한다. 즉, 저장부(170)에는 사용자가 입력한 설정 정보, 각종 소셜미디어 채널로부터 수집한 정보 및 소셜

미디어 컨텐츠들의 분석 정보 등이 저장될 수 있다. 이러한 저장부(170)는 예를 들어, 메모리(memory), 캐시

(cash), 버퍼(buffer) 등을 포함할 수 있으며, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들 중 적어도 둘 이상의

조합으로 구성될 수 있다.

[0089] 제어부(180)는 설정 정보 수집부(110), 컨텐츠 추출부(120), 감정 분류 수행부(130), 데이터 분석부(140), 위젯

관리부(150), 통신부(160) 및 저장부(170) 간의 데이터 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명의

일 실시예에 따른 제어부(180)는 설정 정보 수집부(110), 컨텐츠 추출부(120), 감정 분류 수행부(130), 데이터

분석부(140), 위젯 관리부(150), 통신부(160) 및 저장부(170)에서 각각 고유한 기능을 수행하도록 제어할 수 있

다.

[0090] 도 8에서 설정 정보 수집부(110), 컨텐츠 추출부(120), 감정 분류 수행부(130), 데이터 분석부(140), 위젯 관리

부(150) 및 통신부(160)는 제어부(180)를 기능적으로 분류한 구성이므로 하나의 제어부(180)로서 통합되어 구성

될 수도 있다.

[0091] 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버(100)가 사용자의 요청에 따른 컨텐츠 분석 데이터를 위젯 형태로

제공하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.

[0092] 도 9를 참조하면, 관리 서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 분석하고자 하는 대표 키워드, 소셜미디어 채널

의 선택 정보, 분석 기간 정보를 수신할 수 있다(S901)

[0093] 관리 서버(100)는 이후 사용자에 의해 선택된 소셜미디어 채널이 제공하는 데이터 내에서, 설정된 대표 키워드

와 관련있는 컨텐츠들만을 추출할 수 있다(S903)

[0094] 관리 서버(100)는 추출된 컨텐츠 및 해당 컨텐츠 내에 포함된 단어들에 대한 감정 분류를 수행하기 이전에, 사

용자 단말기(200)로부터 단어별 감정 분류 기준 정보를 수신할 수 있다(S905)

[0095] S905 단계에서 수신한 기준 정보를 토대로, 관리 서버(100)는 S903 단계에서 추출된 컨텐츠들 내에 포함된 단어

들에 대한 감정 분류를 수행할 수 있으며(S907), 단어들에 대한 감정 분류 결과를 기초로 추출된 컨텐츠 각각에

대한 감정 분류를 수행할 수 있다(S909)

[0096] 관리 서버(100)는 최종적으로, 컨텐츠들의 감정 분류 정보를 기초로 데이터 분석을 수행하고, 데이터 분석 정보

를 사용자 단말기(200)로 전송할 수 있으며(S911), 사용자 단말기(200)의 디스플레이부 상에서는 수신한 데이터

분석 정보를 기초로 각종 위젯이 표시될 수 있다.

[0097] 이와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 관리 서버가 소셜미디어 데이터를 분석하고 분석 결과를 제공함

에 있어 다양한 방식으로 컨텐츠 자체 또는 단어들에 대한 감정 분류를 수행하여 보다 정확한 데이터 분석이 가

능해질 수 있다.

[0098] 본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에

의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은

RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM),

EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형

디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에

상주할 수도 있다.

[0099] 이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술

자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는

것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이

아닌 것으로 이해해야만 한다.

[0101] 10: 소셜미디어 빅데이터 분석 플랫폼
100: 관리 서버
200: 사용자 단말기
300: 외부 서버

Claims (5)

1. 관리 서버가 소셜미디어 데이터를 분석하고 데이터의 분석 결과를 사용자 단말기에 제공하는 방법에 있어서,
   사용자 단말기로부터 데이터 분석 대상으로 설정되는 대표 키워드를 수신하는 단계;
   사용자 단말기로부터 데이터 분석 범위로 설정되는 소셜미디어 채널의 선택 정보를 수신하는 단계;
   사용자 단말기로부터 데이터 분석의 시간적 기준으로 설정되는 분석 기간 정보를 수신하는 단계;
   상기 소셜미디어 채널의 선택 정보를 기초로, 선택된 소셜미디어 채널의 데이터 내에서 대표 키워드와 관련있는
   컨텐츠를 추출하는 단계;
   추출된 컨텐츠 각각에 포함된 단어들을 기초로 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 수행하는 단계; 및
   추출된 컨텐츠 및 각 컨텐츠에 대한 감정 분류 정보를 기초로, 사용자 단말기 상에서 실행되는 웹사이트 또는
   어플리케이션 상에서 소셜미디어 데이터 분석 결과에 대한 위젯이 표시되도록 제어하는 단계를 포함하며,
   추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류는, 각각의 컨텐츠에 포함된 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 수행되는
   것을 특징으로 하는, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,
   대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류는,
   관리 서버가 사용자 단말기로부터 단어별 감정 분류 기준 정보를 수신하고, 수신한 단어별 감정 분류 기준 정보
   에 추가적으로 기초하여 수행하는 것을 특징으로 하는, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공
   방법.
3. 제2항에 있어서,
   사용자 단말기로부터 특정한 대표 키워드에 대한 단어별 감정 분류 기준 정보를 수신한 뒤,
   해당 대표 키워드에 대한 타 사용자들의 단어별 감정 분류 기준 정보를 사용자 단말기로 전송하는 단계를 더 포
   함하는, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법.
4. 제1항에 있어서,
   대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠 각각에 대한 감정 분류를 각각의 컨텐츠에 포함된 단어들의 감정 분류
   결과를 기초로 수행함에 있어,
   특정 단어에 대한 감정 분류 결과는 해당 단어가 포함된 컨텐츠 내의 타 단어들의 감정 분류 결과를 기초로 결
   정되는 것을 특징으로 하는, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 대표 키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠의 감정 분류 결과를 기초로 하여 상기 대표 키워드와 관련된 긍정/
   부정 언급량 추이 정보를 생성하는 단계;
   상기 긍정/부정 언급량 추이 정보를 분석하여 긍정/부정 언급량 추이에 기 설정된 기준 이상의 변화량이 발생하
   는지 여부를 감지하는 단계; 및
   긍정/부정 언급량 추이에 기 설정된 기준 이상의 변화량이 발생한 경우 발생 원인과 관련된 단어를 상기 대표
   키워드와 관련되어 추출된 컨텐츠에 포함된 단어들의 출현 빈도수 및 해당 단어들의 감정 분류 결과를 기초로
   추출하는 단계를 더 포함하는, 관리 서버의 소셜미디어 데이터 분석 및 분석 결과 제공 방법.